[굿모닝충청 조하준 기자]
El Instituto de Investigación de Energía Eléctrica KEPCO (presidente Lee Jung Ho) presentó el «Sistema de Predicción de Condición de Red Eléctrica basado en IA» al «Premio a la Excelencia de la Red Internacional de Acción de Redes Inteligentes» y, como resultado, ganó el Premio a la Excelencia en Goa, India, el día 21. Además, recibió el PREMIO GSEF de la Federación Global de Energía Inteligente (GSEF) en reconocimiento a su experiencia tecnológica.
Organizado por la Red Internacional de Acción de Redes Inteligentes (ISGAN), el tema de la competencia es «Tecnología de Optimización de Activos de Redes Eléctricas Basada en Inteligencia Artificial para la Operación de Redes Inteligentes». Participaron un total de 14 proyectos de las principales empresas y organizaciones relacionadas con la industria de la energía eléctrica, y el Instituto de Investigación de Energía Eléctrica registró su quinto premio, reconociendo su experiencia técnica en todo el mundo.
El galardonado «sistema de predicción del estado de la red eléctrica basado en IA» es una tecnología que predice las condiciones futuras del sistema eléctrico y proporciona soluciones para reducir los costos de operación e inversión de la red eléctrica. Basado en este sistema, el Instituto de Investigación de Energía Eléctrica ha desarrollado con éxito el «Sistema de predicción de carga del sistema de distribución basado en IA» y el «Sistema de estimación del tiempo de reemplazo del equipo de distribución», y lo está utilizando en el trabajo real de los operadores de redes de distribución en las oficinas nacionales de KEPCO a partir de 2022.
「Sistema de predicción de carga del sistema de distribución basado en IA」 es una tecnología que puede predecir la carga de las líneas de distribución a corto plazo (1 hora)/largo plazo (más de 2 años), y obtener la carga de acuerdo con la conexión de los recursos distribuidos a través de la simulación. Con base en esta carga prevista, se puede diseñar la ubicación óptima de la instalación de distribución. Además, es posible actualizar continuamente el sistema a través del reaprendizaje automático mediante el reconocimiento de patrones de carga y la detección de cambios en los patrones.
El 「Sistema de estimación del tiempo de reemplazo de las instalaciones de distribución」 es una tecnología que estima el mejor ciclo de reemplazo estimando la antigüedad y la validez de los activos de las instalaciones, y es posible obtener la cantidad y el presupuesto esperados para el reemplazo de las instalaciones. El Instituto de Investigación de Energía Eléctrica aumentó la precisión de los pronósticos de carga máxima y de carga de sección a más del 90 % a través de estos sistemas, y contribuyó a mejorar la utilización de la red de distribución al reducir el tiempo requerido para el pronóstico a menos de 30 minutos. A medida que mejora la tasa de utilización de la red de distribución existente, se espera que se pueda ahorrar el 30% de las nuevas instalaciones de líneas instaladas cada año.
Además, se espera que los costos de reemplazo de las instalaciones puedan reducirse en un 15 % por año al determinar los períodos de reemplazo apropiados para aproximadamente 2,5 millones de instalaciones de distribución, como transformadores y equipos de conmutación. Mientras tanto, Lee Jung-ho, director del Instituto de Investigación de Energía Eléctrica de Corea, participó como panelista en la mesa redonda del sector eléctrico ministerial de energía limpia (CEM), a la que asistieron ministros y viceministros de 30 países, incluido el G20, celebrada el día 20 en relación con el evento ISGAN. Se introdujo la dirección de la política de energía limpia de KEPCO y se fortalecieron las redes internacionales para la difusión de la tecnología de red inteligente eficiente.
«Con este premio, las exportaciones al extranjero de tecnología de optimización de redes de distribución basadas en IA se acelerarán aún más», dijo Lee Jung-ho, director del Instituto de Investigación de Energía Eléctrica KEPCO. «Al proporcionar una solución optimizada para la gestión de activos de distribución en respuesta al aumento de los recursos distribuidos, reduciremos los costos de inversión en equipos y promoveremos el uso eficiente de la energía de los automóviles», agregó.
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